RabbitMQ之RPC实现

什么是RPC？

RPC是指远程过程调用，也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。

为什么RPC呢？就是无法在一个进程内，甚至一个计算机内通过本地调用的方式完成的需求，比如不同的系统间的通讯，甚至不同的组织间的通讯。由于计算能力需要横向扩展，需要在多台机器组成的集群上部署应用，

RPC的协议有很多，比如最早的CORBA，Java RMI，Web Service的RPC风格，Hessian，Thrift，甚至Rest API。

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RabbitMQ怎么实现RPC调用？

Callback Queue

一般在RabbitMQ中做RPC是很简单的。客户端发送请求消息，服务器回复响应的消息。为了接受响应的消息，我们需要在请求消息中发送一个回调队列。可以使用默认的队列（which is exclusive in the java client.）:

callbackQueueName = channel.queueDeclare().getQueue();
BasicProperties props = new BasicProperties.Builder().replyTo(callbackQueueName).build();
channel.basicPublish("", "rpc_queue",props,message.getBytes());
// then code to read a response message from the callback_queue...

Message properties

AMQP协议为消息预定义了一组14个属性。

private String contentType;
private String contentEncoding;
private Map<String,Object> headers;
private Integer deliveryMode;
private Integer priority;
private String correlationId;
private String replyTo;
private String expiration;
private String messageId;
private Date timestamp;
private String type;
private String userId;
private String appId;
private String clusterId;

大部分的属性是很少使用的。除了以下几种（其余有兴趣可以自行查看）：

• deliveryMode: 标记消息传递模式，2-消息持久化，其他值-瞬态。
• contentType：内容类型，用于描述编码的mime-type. 例如经常为该属性设置JSON编码。
• replyTo：应答，通用的回调队列名称，
• correlationId：关联ID,方便RPC相应与请求关联。

Correlation Id

在上述方法中为每个RPC请求创建一个回调队列。这是很低效的。幸运的是，一个解决方案：可以为每个客户端创建一个单一的回调队列。

新的问题被提出，队列收到一条回复消息，但是不清楚是那条请求的回复。这是就需要使用correlationId属性了。我们要为每个请求设置唯一的值。然后，在回调队列中获取消息，查看这个属性，关联response和request就是基于这个属性值的。如果我们看到一个未知的correlationId属性值的消息，可以放心的无视它——它不是我们发送的请求。

你可能问道，为什么要忽略回调队列中未知的信息，而不是当作一个失败？这是由于在服务器端竞争条件的导致的。虽然不太可能，但是如果RPC服务器在发送给我们结果后，发送请求反馈前就挂掉了，这有可能会发送未知correlationId属性值的消息。如果发生了这种情况，重启RPC服务器将会重新处理该请求。这就是为什么在客户端必须很好的处理重复响应，RPC应该是幂等的。

Summary

RPC的处理流程：

1. 当客户端启动时，创建一个匿名的回调队列。
2. 客户端为RPC请求设置2个属性：replyTo，设置回调队列名字；correlationId，标记request。
3. 请求被发送到rpc_queue队列中。
4. RPC服务器端监听rpc_queue队列中的请求，当请求到来时，服务器端会处理并且把带有结果的消息发送给客户端。接收的队列就是replyTo设定的回调队列。
5. 客户端监听回调队列，当有消息时，检查correlationId属性，如果与request中匹配，那就是结果了。

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Demo Code

这里采用官网的一个例子来说明，RPC客户端通过RPC调用服务器来计算斐波那契额值。
首先是服务端的代码：

public class RPCServer {
    private static final String RPC_QUEUE_NAME = "rpc_queue";

    public static void main(String args[]) throws Exception {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost(RabbitConfig.ip);
        factory.setPort(RabbitConfig.port);
        factory.setUsername(RabbitConfig.username);
        factory.setPassword(RabbitConfig.password);

        Connection connection = factory.newConnection();
        Channel channel = connection.createChannel();

        channel.queueDeclare(RPC_QUEUE_NAME,false,false,false,null);
        channel.basicQos(1);

        QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel);
        channel.basicConsume(RPC_QUEUE_NAME, false, consumer);
        System.out.println(" [x] Awaiting RPC requests");

        while(true){
            QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
            BasicProperties props = delivery.getProperties();
            BasicProperties replyProps = new BasicProperties.Builder().correlationId(props.getCorrelationId()).build();
            String message = new String(delivery.getBody());
            int n = Integer.parseInt(message);
            System.out.println(" [.] fib("+message+")");
            String repsonse = ""+fib(n);
            channel.basicPublish("", props.getReplyTo(), replyProps, repsonse.getBytes());
            channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
        }
    }

    private static int fib(int n) throws Exception {
        if (n == 0) return 0;
        if (n == 1) return 1;
        return fib(n-1) + fib(n-2);
    }
}

RPC客户端：

public class RPCClient {
    private Connection connection;
    private Channel channel;
    private String requestQueueName = "rpc_queue";
    private String replyQueueName;
    private QueueingConsumer consumer;

    public RPCClient() throws IOException, TimeoutException {
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
        factory.setHost(RabbitConfig.ip);
        factory.setPort(RabbitConfig.port);
        factory.setUsername(RabbitConfig.username);
        factory.setPassword(RabbitConfig.password);

        connection = factory.newConnection();
        channel = connection.createChannel();

        replyQueueName = channel.queueDeclare().getQueue();
        consumer = new QueueingConsumer(channel);
        channel.basicConsume(replyQueueName, true,consumer);
    }

    public String call(String message) throws IOException,
            ShutdownSignalException, ConsumerCancelledException,
            InterruptedException {
        String response = null;
        String corrId = UUID.randomUUID().toString();

        BasicProperties props = new BasicProperties.Builder()
                .correlationId(corrId)
                .replyTo(replyQueueName)
                .build();
        channel.basicPublish("", requestQueueName, props, message.getBytes());

        while(true){
            QueueingConsumer.Delivery delivery = consumer.nextDelivery();
            if(delivery.getProperties().getCorrelationId().equals(corrId)){
                response = new String(delivery.getBody());
                break;
            }
        }

        return response;
    }

    public void close() throws Exception{
        connection.close();
    }

    public static void main(String args[]) throws Exception{
        RPCClient fibRpc = new RPCClient();
        System.out.println(" [x] Requesting fib(30)");
        String response = fibRpc.call("30");
        System.out.println(" [.] Got '"+response+"'");
        fibRpc.close();

    }
}

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参考资料

1. Remote procedure call (RPC)
2. 轻松搞定RabbitMQ（七）——远程过程调用RPC